CC BY
35РЕКОНСТРУКЦИЯ ИСТОРИИ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ В ЮЖНОЙ ЧАСТИ МОРДОВСКОГО ЗАПОВЕДНИКА В ГОЛОЦЕНЕ ПО ДАННЫМ АНАЛИЗА МАКРОСКОПИЧЕСКИХ ЧАСТИЦ
УГЛЯ В ТОРФЕ
1 12 Д.А. Куприянов , Е.Ю. Новенко '
1 Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Россия
e-mail: dmitriykupriyanov1994@yandex.ru
2Институт географии Российской академии наук, Россия
e-mail: lenanovamail.ru
В статье представлена реконструкция динамики лесных пожаров в южной части Мордовского заповедника им. П.Г. Смидовича в голоцене. Показаны результаты анализа макроскопических частиц угля в торфяной залежи болота Долгий Мост, а также результаты радиоуглеродного датирования и анализа потерь при прокаливании торфа. Приведён анализ интерполированных и фоновых скоростей накопления частиц угля в торфяной залежи, выделены локальные пожарные эпизоды. Проведено сравнение полученных данных с опубликованными для данного района реконструкциями истории изменения растительного покрова. Показано, что временной интервал ~8600-6600 кал. (календарных) лет назад характеризуется высокой частотой лесных пожаров, обусловленных климатическими причинами. В интервале ~6600-1000 кал. лет назад частота лесных пожаров и их влияние на экосистемы заповедника существенно снижается, что способствовало переходу от постпирогенных сосново-берёзовых лесов к хвойно-широколиственным древостоям. В последние ~1000 кал. лет количество лесных пожаров резко возрастает вследствие увеличения антропогенного воздействия, что сопровождается увеличением роли сосны и берёзы в фитоценозах.
Ключевые слова: лесные пожары, палеантракологический анализ, голоцен, Мордовский заповедник, палеоэкологическая реконструкция, радиоуглеродное датирование
Введение
Лесные пожары считаются не только одним из важнейших факторов, определяющих динамику растительного покрова и его структуру, но и представляют собой природное явление, которое играет важную роль в хозяйственной деятельности человека на протяжении всей истории развития общества (Санников, 1981; Power et al., 2008). В настоящее время исследования лесных пожаров приобретают особенно большую важность в связи с нарастающей проблемой современных глобальных изменений климата и увеличивающегося антропогенного пресса на окружающую среду, что в свою очередь сопровождается увеличением частоты лесных пожаров и площадей, на которых они происходят (Goldammer & Furyaev, 1996; Фуря-ев и др. 2018).
Для понимания процессов, определяющих режимы лесных пожаров в прошлом, необходимо учесть, что их частота может определяться такими природными факторами как климат и экстремальные погодные явления, ландшафтные условия, структура фитоценозов и т.д., а также деятельностью человека, в том числе и в далёком прошлом (Софронов, Вакуров, 1981; Whitlock et al., 2010). Благодаря многочисленным исследованиями доказано, что на протяжении голоцена лесные пожары происходили и до
начала активного хозяйственного освоения территории человеком, а их число и площадь напрямую связаны с климатическими условиями - частота лесных пожаров увеличивается в тёплые и сухие годы и уменьшается в холодные и влажные (Power et al., 2008; Clear et al., 2014).
Реконструкция истории лесных пожаров и анализ факторов, обуславливающих изменение их периодичности, является важным этапом в создании прогнозов будущих изменений компонентов окружающей среды в следствии современных климатических изменений и антропогенного воздействия. Понимание факторов, влияющих на пожарные режимы лесных экосистем также поможет разработать меры по защите и управлению лесными территориями в условиях меняющейся пожарной опасности.
Особый интерес представляют территории крупных региональных эко-тонов, в которых реакция компонентов геосистем на воздействие как природных, так и антропогенных факторов проявляется особенно сильно (Николаев, 2003; Коломыц, 2005). В пределах Восточно-Европейской равнины к таким экотонам относится территория юго-восточной части зоны хвойно-широколиственных лесов, в том числе территория Мордовского заповедника. Особую роль в изучении лесных пожаров приобретают ландшафты с преобладанием песчаных почв. Такие ландшафты в большей степени подвержены значительному воздействию лесных пожаров за счёт влияния эдафического фактора, определяющего существенную роль в древостоях сосновых лесов с высокой частотой повторяемости пожаров (Фуряев, 1996; Goldammer & Furyaev, 1996). К таким ландшафтам относятся ландшафты полесского типа и их ландшафты-аналоги, имеющие единый генетический тип со схожей литогенной основой и обладающие соответствующим сходством рельефа и геологического строения (Мильков, 1950).
В настоящее время в качестве одного из основных методов изучения долгопериодной динамики лесных пожаров в прошлом выступает анализ содержания макроскопических (линейные размеры >100 мкм) частиц угля в торфяных или озёрных отложениях (Whitlock & Bartlein, 2003). Осадочные отложения озёр и болот аккумулируют частицы угля, выпадающие из атмосферы в результате конвективных тепловых процессов, происходящих во время пожаров, и в результате процессов поверхностного смыва с территории, окружающей озёрную или болотную котловину (Clear et al., 2014). Принято считать, что макроскопические частицы угля в отложения являются индикаторами лесных пожаров, происходивших на расстоянии от нескольких сотен метров до 2-3 (в некоторых случаях до 20 километров) от изучаемого палеоархива (Higuera et al., 2007). Поэтому изучение концентрации макроскопических частиц угля в озёрных или болотных отложениях может помочь оценить влияние локальных ландшафтных условий на периодичность лесных пожаров.
В настоящее время накоплен большой объём данных о лесных пожарах в голоцене во многих регионах мира, в первую очередь, в Северной Америке, а также в Центральной и Северной Европе. Создана международная открытая база данных содержания частиц угля в отложениях озер, болот и в почвах (Global Charcoal Database, https://www.gpwg.paleofire.org). К сожалению, территория России в этой база данных представлена лишь несколькими точками, а подобных реконструкций насчитываются единицы (Куприянов, Новенко, 2019; Barhoumi et. al., 2019; Mazei et. al. 2020). Кроме того, имеются реконструкции долгопериодной динамики лесных пожаров на Восточно-Европейской равнине, выполненные на основе изучения угольных прослоев в торфяных отложениях Карелии (Громцев, 2008), а также по дендрохронологическим данным (Drobyshev et al., 2017).
Цель представленной работы - реконструкция частоты лесных пожаров южной части Мордовского государственного природного заповедника им. П.Г. Смидовича, происходивших на протяжении голоцена, на основе изучения концентрации макроскопических частиц угля в торфяных отложениях, а также сопоставление полученных результатов с имеющимися данными по истории растительности изучаемой территории.
Материалы и методы
Для реконструкции истории лесных пожаров и их воздействия на экосистемы был проведён отбор образцов торфа из колонки болота Долгий мост (координаты точки бурения: 54.747672 с.ш.; 43.207217 в.д.), расположенного в южной части заповедника. Образцы были отобраны для анализа концентрации макроскопических частиц угля в торфе, определения потерь при прокаливании, а также радиоуглеродного датирования. Отбор образцов осуществлял в ходе полевых работ летом 2015 года. Бурение производилось в центральной части болотного массива в точке с максимальной мощностью торфяной залежи торфяным буром Сукачёва производства фирмы Eijkelkamp с диаметром пробоотборника 5 см и длиной 50 см.
Болото Долгий мост является мезотрофным, современный растительный покров представлен пушицево-сфагновыми сообществами со значительным участием болотных кустарничков с преобладанием Ledum palustre L. (1753) под берёзово-сосновым редколесьем. Болото имеют овальную в плане форму с размерами приблизительно 100 на 130 м. Площадь болотного массива составляет ~1.3 га. Максимальная мощность торфа составляет 278 см. Ниже вскрыты пески. Ландшафтное окружение представлено субгоризонтальной поверхностью 3-й надпойменной террасы реки Мокша с очагами развития эоловых форм рельефа под зеленомошными сосняками с незначительным участием ели. Предположительно, болото занимает котловину, сформированную эоловыми процессами (котловина выдувания). Наличие таких форм рельефа характерно для территории заповедника
(Гаффенберг, 1960). Эдафические особенности окружающей территории способствуют формированию сосновых лесов.
Радиоуглеродное датирование. Хронологической основой реконструкции стали 6 радиоуглеродных датировок образцов торфа (таблица 1). Датирование выполнено в ЦКП «Лаборатория радиоуглеродного датирования и электронной микроскопии» Института географии РАН. Калибровку полученных дат осуществляли в программе Calib 7.1 с использованием калибровочной кривой IntCal13 (Reimer et al., 2013).
Таблица 1. Результаты радиоуглеродного датирования торфяной залежи болота Долгий Мост
Table 1. Results of radiocarbon dating of the Dolgy Most peat c eposit
Лабораторный номер образца Глубина отбора образца, см Возраст, 14С лет назад Возраст, календарных лет назад (1с)
ИГ РАН 4985 40-45 790 ± 60 733 ± 40
ИГ РАН 4986 65-70 1810 ± 60 1736 ± 80
ИГ РАН 4987 120-125 3310±60 3550±70
ИГ РАН 4988 165-170 5890 ± 70 6718± 80
ИГ РАН 4989 220-225 7050 ± 90 7868 ± 90
ИГ РАН 4990 265-270 7550 ± 80 8337± 80
На основе полученных датировок построена модель скорости вертикального прироста торфяной залежи при помощи программы Rbacon v. 2.3.5 (Blaauw & Christen, 2020). Полученная модель отражает зависимость глубины отложений от их возраста, показывает скорость накопления торфяной залежи и позволяет с высокой степенью достоверности реконструировать историю лесных пожаров.
Анализ концентрации макроскопических частиц угля в торфе. Отбор и подсчёт макроскопических частиц угля в торфе осуществлялся по стандартной методике (Mooney & Tinner, 2011). Для анализа проводился отбор образца сырого торфа объёмом 1 см непрерывно каждые 2 см торфяной колонки. Затем образец отбеливался в 10%-м водном растворе NaOCl объёмом 100 мл при комнатной температуре. В результате органический материал, не подвергавшийся воздействию огня, терял цвет до превращения в полупрозрачную массу, в то время как частицы угля сохраняли тёмный цвет. Затем образец промывался дистиллированной водой через сито с диаметром ячей 125 цт. Затем материал переливался в чашку Петри и производился подсчёт макрочастиц угля при 40-кратном увеличении под бинокулярным микроскопом модели MOTIC SMZ-171. Данные по концентрации макроскопических частиц угля представлены на рис. 1 .
Статистическая обработка полученных данных концентрации макроскопических частиц угля в торфе осуществлялась в программе CharAnalysis (Higuera, 2009), адаптированной для программной среды R. Данная программа используется для расчёта скорости аккумуляции частиц угля в торфе, а также для подбора статистических параметров (различные
к
¡5 =г
о
о ю
I
0> ZT I
о
50 100 150 200 250
Глубина,см
Рис. 1. График распределения концентрации макроскопических частиц (линейные размеры >125 мкм) в торфяной колонке болота Долгий Мост.
Fig. 1. The distribution of the macrocharcoal concentration (linear dimensions >125 microns) in the peat column of the Dolgy Most peatland.
сглаживающие кривые и их интервалы), необходимых для выделения фоновых значений аккумуляции микроскопических частиц древесного угля, отражающих общие тренды динамики лесных пожаров, а также для отделения различного рода «шумов». Также данная функция помогает выделить локальные пирогенные эпизоды, под которыми понимаются лесных пожары и/или серии пожаров с коротким временным интервалом, произошедшие в непосредственной близости (в радиусе до 3 км) от изучаемого объекта.
Статистическая обработка полученных данных концентрации макроскопических частиц угля в торфе осуществлялась в программе CharAnalysis (Higuera, 2009), адаптированной для программной среды R. Данная программа используется для расчёта скорости аккумуляции частиц угля в торфе, а также для подбора статистических параметров (различные сглаживающие кривые и их интервалы), необходимых для выделения фоновых значений аккумуляции микроскопических частиц древесного угля, отражающих общие тренды динамики лесных пожаров, а также для отделения различного рода «шумов». Также данная функция помогает выделить локальные пирогенные эпизоды, под которыми понимаются лесных пожары и/или серии пожаров с коротким временным интервалом, произошедшие в непосредственной близости (в радиусе до 3 км) от изучаемого объекта.
Статистическая обработка полученных данных проводилась в несколько этапов. Сначала на основе полученных значений концентрации макроскопических частиц угля была рассчитана скорость аккумуляции частиц древесного угля. Предварительно значения концентрации, глубины отбора образцов и их возраста были интерполированы для приведения к единому временному разрешению (рис. 2). В качестве временного разрешения использовалось медианное ему разрешение отобранных образцов, рассчи-
танное на основе модели вертикального прироста торфяной толщи. Для торфяной колонки болота Долгий Мост данное значение составляло 64 года на образец.
о
DS см
CD
0 2000 4000 6000 8000
Возраст (кал. лет назад)
Рис. 2. Интерполированные значения скоростей накопления макроскопических частиц торфа (выделены чёрной линией) в керне отложений болота Долгий Мост в сравнении с неинтерполированными значениями (выделены серым цветом).
Fig. 2. Interpolated macrocharcoal accumulation rates (highlighted in black) in the peat sediments of the Dolgy Most peatland in comparison with the non-interpolated values (highlighted in gray).
Следующим этапом статистической обработки стало сглаживание краткосрочных колебаний и разделение локального и регионального сигналов пожарной динамики. Для этого было осуществлено построение набора сглаживающих кривых. Из предложенных вариантов в виде локальной взвешенной регрессии (LOWESS), локальной взвешенной регрессии с ро-бастными весами (Robust LOWESS), локально-линейной регрессии (LOESS), скользящей средней (Moving Average), скользящей мода (Moving Mode) и скользящей медианы (Moving Median). В случае керна отложений болота Долгий мост наиболее точно описывало распределение скоростей накопления макроскопических частиц угля в торфе функция локально-линейной регрессии с робастными весами (LOWESS) со сглаживающим интервалом в 600 лет. При этом аппроксимация кривых происходила на основе набора изначально «зашумлённых» данных. На основе этой функции был осуществлён расчёт фоновых значений скорости накопления угля. Фоновые скорости накопления частиц угля - это колебания скорости накопления низкой частоты, которые отражают региональный и сигнал пожарной динамки, из которых исключён ряд параметров («выбросов» и «шумов»), отражающих фактор разложения частиц угля и обгоревших остатков внутри торфяной толщи, ошибки лабораторного анализа и погрешности подготовки лабораторных образцов, а также полевого отбора образцов, возможные переотложения ранее выпавшего на поверхность торфя-
ника угля из-за особенностей болотного микрорельефа и растительного покрова и т.д.
После выделения регионального (фонового) сигнала динамики лесных пожаров было проведено моделирование распределения локальных пожарных эпизодов. Для этого рассчитывалось пороговое значения скоростей аккумуляции частиц древесного угля, т.е. фактически устанавливалась погрешность фоновых скоростей накопления угля, превышение значений которых интерполированными скоростями накопления угля программа CharAnalysis определяла как локальные пожарные эпизоды. Для расчёта порогового значения принималось, что возможные «шумы» распределены согласно Гауссовой модели рассеивания примесей внутри установленного временного окна (в данном случае оно было принято равным -6000 лет). В качестве порога был установлен 95-й процентиль распределения шумов фоновых скоростей накопления частиц угля. Если определяемые значения скорости накопления угля были выше, чем этот порог, то это классифицировалось как достоверное пожарное событие локального уровня. Для оценки статистической достоверности полученных результатов определения порогового значения и выделения локальных пожарных эпизодов для каждого временного окна использовался безразмерный индекс отношения сигнала к шуму (Signal-to-Noise Index или SNI) (Kelly et al., 2011). Согласно принятой методике на основе экспериментальных расчётов значения SNI>0.5 считаются статистически достаточными, а SNI>3 -оптимальными для статистически достоверного выделения локальных пожарных эпизодов. Диапазон значений SNI для болота Долгий Мост составляет от 2.41 до 3.43, что удовлетворяет статистическим требованиям анализа.
Анализ потерь при прокаливании показывает долю органической массы торфа от общей изначальной массы образца. Анализ выполнен по стандартной методике путем озоления при температуре 550°С (Dean, 1974) с последовательным отбором образцов толщиной 3 см из торфяной колонки. Данный метод выступает в качестве индикатора нарушения напочвенного покрова территории, окружающей болотную котловину. Нарушения напочвенного покрова могут быть вызваны сильными лесными пожарами или распашкой, в результате которых с окружающей болото территории происходил смыв минеральных частиц, которые затем отлагались в торфяных горизонтах.
Результаты
Согласно модели вертикальной скорости накопления торфяной залежи болота Долгий Мост (рис. 3) процесс развития торфяной залежи начался приблизительно 8600 кал. (календарных) лет назад. В начальный этап истории развития болотного комплекса (~8600-8300 кал. лет назад) скорость прироста торфяной залежи характеризуется значениям 0.5 мм/год. Затем
6000 4000 2000 Возраст, кал. лет назад
Рис. 3. Модель вертикальной скорости роста торфяной залежи болота Долгий Мост с указанием скоростей накопления торфа.
Fig. 3. Age-depth model of the deposits of the Dolgy Most peatland with indicating the rates of peat accumulation.
скорость повышается до значений 0.7 мм/год в интервале ~8300-7800 кал. лет назад, снова снижается до значений 0.5 мм/год в интервале ~7800-6500 кал. лет назад и достигает минимальных значений 0.1 мм/год в период ~6500-3700 кал. лет назад. В интервале ~3700-850 кал. лет назад скорость прироста торфяной залежи была относительно низкой и стабильной -0.3 мм/год. В последние ~850 кал. лет скорость возросла до 0.5 мм/год.
Результаты статистической обработки анализа макроскопических частиц угля в торфяной колонке болота Долгий Мост (рис. 4) указывают на значительную временную неоднородность воздействия лесных пожаров на прилегающую к изучаемому болоту территорию. Исходя из полученного графика фоновых скоростей накопления макроскопических частиц угля в торфе, их интерполированных значений, а также выявленных локальных пожарных эпизодов (в общей сложности в модели определено 17 эпизодов), можно выделить 5 различных этапов в истории лесных пожаров изучаемой территории.
Период ~8600-7700 кал. лет назад характеризуется относительно высоким фоновыми скоростями аккумуляции макроскопических частиц угля, достигающих значений ~10 частиц на см в год при максимальных значениях интерполированных скоростей («выбросов») до ~17 частиц на см2 в год около 8300 кал. лет назад. Данному временному интервалу соответствуют 4 локальных пожарных эпизода, которые затронули территорию, непосредственно прилегающую к болоту и/или сам болотный комплекс.
Т-1-1-1-1-1-1-г
1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000
Возраст, кал. лет назад
Рис. 4. Результаты анализа макроскопических частиц угля в торфяной колонке болота Долгий Мост.
Fig. 4. Results of the macrocharcoal analysis in the peat column of the Dolgy Most peatland.
В следующем интервале ~7700-6600 кал. лет назад значения скоростей накопления макрочастиц угля резко снижаются до значений ~3-4 частицы на см в год. Но тем не менее в этом интервале также выделены 4 локальных пожарных эпизода. Таким образом можно сказать, что во временном интервале ~8600-6600 кал. лет назад локальные пожарные эпизоды распределены практически равномерно, со схожей периодичностью и случались приблизительно 1 раз в 250 лет.
В период ~6700-1000 кал. лет назад отмечено значительное снижение фоновых скоростей аккумуляции частиц угля до почти нулевых значений. Исключение составляет единичный пик ~2900 кал. лет назад, когда фоновая скорость накопления частиц достигает 4 частиц на см2 в год, а интерполированные скорости - почти 9 частиц на см в год. Указанному пику соответствует один пожарный эпизод локального уровня. Вероятно, данный рост следует интерпретировать как единичный случайный пожар в непосредственной близости и/или непосредственно на поверхности торфяника, который привёл к формированию значительного прослоя древесного угля в торфяной залежи. За исключением указанного выше пика в интервале ~6700-1000 кал. лет назад отмечено всего лишь 5 локальных пожарных эпизодов, причём три из них сосредоточены в интервале ~2100-1200 кал. лет назад (т.е. 1 локальный пожарный эпизод на 300 лет). Для данных эпизодов не характерен рост значений скорости аккумуляции частиц угля. Вероятно, данный факт свидетельствует о низовом характере пожаров или о незначительных по площади локальных пожарах.
Резкое увеличение скоростей аккумуляции частиц угля до ~12 частиц на
22 см в год с интерполированными скоростями до ~18 частиц на см в год
отмечается для периода ~1000-300 кал. лет назад. Для данного периода выделено одно локальное пожарное событие и, соответственно, можно предположить, что речь идёт о значительном, но единичном пожарном событии. Возможно также, что пожар затронул саму торфяную толщу, в результате чего произошёл перерыв в осадконакоплении, и информация о других пожарах не сохранилась. Косвенно это подтверждают модели скорости накопления торфяной залежи болота. Резкое увеличение скорости торфяной залежи может быть вызвано не только климатическим воздействием, способствующим резкому увеличению скорости роста торфяной залежи, что характерно для болот Восточно-Европейской равнины в указанный временной отрезок (Инишева и др., 2013), но и резким вбросом зольных элементов в результате выгорания торфяной толщи и нарушения поч-венно-растительного покрова окружающей территории.
В последние ~300 кал. лет скорости накопления частиц угля снова снижаются до значений ~1-2 частиц на см в год. Однако в данный период выделяется 2 локальных пожарных эпизода, что также может говорить о наличие частых, но незначительных по площади или силе пожарам.
График распределения потерь при прокаливании торфяной колонки болота Долгий Мост (рис. 5) показывает наличие значительных колебаний поступления минерального вещества в торфяную толщу. Снижение потерь при прокаливании относительно фоновых значений (92-98%), отмечены в интервале ~6900-6600 кал. лет назад (снижение до 88%) и ~500-350 кал. лет назад (снижение до 85%). Отдельные резкие снижения доли органического вещества на 2-2.5% относительно фоновых значений выделены ~1200 и ~1750 кал. лет назад.
О 2000 4000 6000 8000
Возраст, кал. лет назад
Рис. 5. Результаты анализа потерь при прокаливании торфяной колонки болота Долгий Мост.
Fig. 5. Results of the LOI analysis of the peat column of the Dolgy Most peatland.
Обсуждение
Временной интервал с высокой периодичностью лесных пожаров в период с начала образования болота Долгий Мост (~8600 кал. лет назад) по ~6600 кал. лет назад, соответствуют атлантическому периоду голоцена, его термическому максимуму, характеризующемуся высокой теплообеспечен-ностью (Хотинский, 1977; Новенко, 2016). К сожалению, для этого периода в настоящее время пока что нет палинологических данных для территории Мордовского заповедника. Тем не менее, полученные данные по пожарам хорошо согласуются с имеющимися реконструкциями по разрезам торфяных болот Центральной и Юго-Восточной Мещеры, схожей по ландшафтным условиям с изучаемой территорией (Новенко и др., 2016a; Дьяконов и др., 2017; Куприянов, Новенко, 2019) и Валдайской возвышенности (Mazei et. al., 2020), где подобная динамика лесных пожаров способствовала преобладанию постпирогенных сосново-берёзовых лесов в составе растительных сообществ, что подтверждает высокое содержание пыльцы березы и сосны при незначительных долях ели и широколиственных пород в составе пыльцевых спектров. Кроме того, схожие реконструкции, показывающие высокую частоту пожаров для указанного временного интервала, получены и по данным из торфяников Республики Коми (Barhoumi et. al., 2019), а также из южной Финляндии по результатам анализа количества прослоев углей в торфе (Pitanen et. al., 2001). Данные анализа потерь при прокаливании торфяной залежи болота Долгий мост выявили значительное поступление минерального вещества в торф в период ~6900-6600 кал. лет назад, что, возможно, является следствием нарушений почвенно-растительного покрова в результате пожаров.
Помимо климатических причин, пожары в период с 8600 до 6600 кал. лет назад могут быть вызваны влиянием человека. В составе пыльцевых спектров, выделенных из торфяной колонки болота Клюквенное, пыльцевая летопись которого охватывает около 7000 лет (Новенко и др., 2016б), расположенного в 17 км от изучаемого болота Долгий Мост, в интервале 6900-6600 кал. лет назад выделены пальцевые таксоны-индикаторы антропогенного воздействия в пределах изучаемой территории (Artemisia, Cerealia, Asteracea, Cannabis, Centaurea). За исключением пыльцы культурных злаков, остальные антропогенные индикаторы косвенные и их пыльца может принадлежать растениям нарушенных местообитаний после природных пожаров. Доля пыльцы культурных злаков очень низкая (<1%), что не может быть надежным основанием для реконструкции земледелия на территории заповедника, но может отражать возделывание земель в регионе в целом.
Снижение количества лесных пожаров в период ~6700-1000 кал. лет назад в пределах изучаемой территории сопровождается синхронным трендом на увеличение роли широколиственных пород (липы, вяза, дуба, лещины) в составе лесов (Новенко и др., 2016б). Аналогичная закономер-
ность увеличении роли широколиственных пород в древостоях в условиях сокращения числа пожаров выявлена также в Мещёре (Куприянов, Новен-ко, 2019) и на Валдае (Ма2е1 е!. а1., 2020), что, вероятно, является следствием климатических изменений в голоцене. Единичный пик накопления угля ~2900 кал. лет назад в торфяной залежи болота Долгий мост не вызвал существенного поступления минеральных частиц в торфяную толщу. Но в то же время локальные пожарные эпизоды ~2100-1200 кал. лет назад способствовали нарушению почвенно-растительного покрова и поступлению минеральных частиц в торфяную толщу. Можно предположить, что данные локальные пожары были не значительными по площади, но произошли в непосредственной близости от болота Долгий Мост.
Увеличение скоростей аккумуляции частиц угля ~1000-300 кал. лет назад и в целом увеличение количества локальных пожарных эпизодов в последние ~1000 кал. лет (и, возможно ~1400 кал. лет), вероятно, вызвано влиянием деятельности человека. Это отчасти подтверждается результатами спорово-пыльцевого анализа болот Клюквенное и Карстовое (Новенко и др., 2017; Tsyganov е! а1., 2019), в котором верхние горизонты торфяной толщи, сформировавшиеся в течение последних 200 лет, содержат большое количество видов-индикаторов антропогенного воздействия. Однако же ландшафтные условия и приуроченность к высотным уровням рельефа данных болот и болота Долгий мост существенно отличаются (Куприянов, Новенко, 2016), что может оказывать влияние на время хозяйственного освоения территорий. Результаты анализа потерь при прокаливании в разрезе болота Долгий Мост показывают, что рост фоновой скорость аккумуляции макрочастиц угля синхронна с периодом вноса минеральных элементов в горизонты торфа ~500-350 кал. лет назад, что говорит о масштабных нарушениях почвенного-растительного покрова, сопровождавшихся пожарами. В свою очередь, данные события могли быть как случайными пожарами, возникающими в ходе хозяйственной деятельность человека, так и природными пожарами в сухие годы. Исторические сведения и наблюдения сотрудников Мордовского заповедника подтверждают данные выводы: значительные лесные пожары имели место на изучаемой территории в 1839, 1889, 1932, 1972 и 2010 гг. (Гаффенберг, 1960; Кузнецов, 1960; Те-рёшкин, Терёшкина, 2006; Гришуткин, 2012). Однако, лишь в единичных случаях имеется пространственная привязка этих данных, потому сложно говорить о многократных воздействиях пожаров на изучаемый участок.
Заключение
Лесные пожары оказывали существенно влияние на историю растительного покрова в течение последних ~8600 лет. Их высокая частота характерна для периодов ~8600-6600 кал. лет назад и в последние 1000 кал. лет. Предполагается, что обилие лесные пожаров в первом интервале являются результатом климатического фактора (термический максимум голоцена), в
то время как в последние 1000 лет обилие лесных пожаров, вероятно, связано с деятельностью человека.
В периоды высокой частоты лесных пожаров лесные сообщества изучаемой территории формировали постпирогенные виды - сосна и берёза, с незначительной примесью ели и широколиственных пород. В интервале ~6600-1000 кал. лет назад при крайне низкой активности лесных пожаров доля ели и широколиственных пород существенно возрастала что приводило к распространению хвойно-широколиственных лесов.
Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, проект № 20-05-00234.
Список литературы
Гафферберг И.Г. 1960. Мордовский государственный заповедник // Труды Мордовского государственного заповедника имени П.Г. Смидовича. Вып. 1.С. 5-24.
Гришуткин О.Г. 2012. Влияние пожаров 2010 года на болотные экосистемы Мордовского государственного природного заповедника // Труды Мордовского государственного природного заповедника им. П.Г. Смидовича. Вып. 10. С. 261-266.
Громцев А.Н. 2008. Основы ландшафтной экологии европейских таёжных лесов России. П.: КарНЦ РАН. 238 с.
Дьяконов К.Н., Новенко Е.Ю., Мироненко И.В., Куприянов Д.А., Бобровский М.В. 2017. Роль пожаров в динамике ландшафтов юго-восточной Мещёры в голоцене // Доклады Академии наук. Т. 477. № 2. С. 233-239.
Инишева Л.И., Кобак К.И., Турчинович И.Е. 2013. Развитие процесса заболачивания и скорость аккумуляции углерода в болотных экосистемах России // География и природные ресурсы. №3. С. 60-68.
Коломыц Э.Г. 2005. Бореальный экотон и географическая зональность: атлас-монография. М.: Наука. 390 с.
Кузнецов Н.И. 1960. Флора грибов, лишайников и сосудистых растений Мордовского заповедника // Труды Мордовского государственного заповедника имени П.Г. Смидовича. Вып. 1. С. 71-128.
Куприянов Д.А., Новенко Е.Ю. 2016. Опыт ландшафтного картографирования геосистем ранга урочищ Мордовского государственного природного заповедника // Труды Мордовского государственного природного заповедника им. П.Г. Смидовича. Вып. 17. С. 107-117.
Куприянов Д.А., Новенко Е.Ю. 2019. Реконструкция динамики лесных пожаров Центральной Мещёры в голоцене (по данным палеоантракологического анализа) // Сибирский экологический журнал. № 3. С. 253-263.
Мильков Ф.Н. 1950. О понятии физико-географического ландшафта и системе ландшафтных единиц // Лесостепь Русской равнины: Опыт ландшафтной характеристики. С. 5-25.
Николаев В.А. 2003. Ландшафтные экотоны // Вестник Московского университета. Серия 5: география. № 6. С. 3-10.
Новенко Е.Ю. 2016. Изменения растительности и климата Центральной и Восточной Европы в позднем плейстоцене и голоцене в межледниковье и переходные этапы климатических макроциклов. М.: ГЕОС. 228 с.
Новенко Е.Ю., Волкова Е.М., Мироненко И.В., Куприянов Д.А., Батанова А.К. 2016а. Эволюция ландшафтов Юго-восточной Мещеры в голоцене // Вестник Московского университета. Серия 5: География. №2. С. 91-101.
Новенко Е.Ю., Мазей Н.Г., Куприянов Д.А. Волкова Е.Н., Цыганов А.Н. 20166. История растительности Мордовского заповедника в среднем и позднем голоцене // Труды Мордовского государственного природного заповедника им. П.Г. Смидовича. Вып. 17. С. 158-168.
Санников С.Н. 1981. Лесные пожары как фактор преобразования структуры, возобновления и эволюции биогеоценозов // Экология. № 6. С. 24-33.
Софронов М.А., Вакуров А.Д. 1981. Огонь в лесу. Новосибирск: Наука. 124 с.
Терёшкин И.С., Терёшкина Л.В. 2006. Растительность Мордовского заповедника. Последовательные ряды сукцессий // Труды Мордовского государственного природного заповедника им. П.Г Смидовича. Вып. 7. С. 186-287.
Фуряев В.В., Цветков П.А., Фуряев И.В. 2018. Пожароустойчивость сосновых лесов Евразии в экстремальные пожароопасные сезоны // Хвойные бореальной зоны. №4. С. 68-73.
Фуряев В.В. 1996. Роль пожаров в процессе лесообразования. Новосибирск: Наука. 252 с.
Хотинский Н.А. 1997. Голоцен Северной Евразии. М.: Наука. 200 с.
Barhoumi C., Peyron O., Joannin S., Subetto D., Drobyshev I., Kryshen A., Girardin M., Brossier B., Paradis L., Pastor Th., Alleaume S., Ali A. 2019. Gradually increasing forest fire activity during the Holocene in the northern Ural region (Komi Republic, Russia) // The Hol-ocene. Vol. 29. P. 1906-1920.
Blaauw M., Christen J.A. 2020. Rbacon: Age-Depth Modelling Using Bayesian Statistics; R package version 2.3.5. R Foundation for Statistical Computing: Vienna, Austria.
Clear J.L., Molinari C., Bradshaw R.H.W. 2014. Holocene fire in Fennoscandia and Denmark // International Journal of Wildland Fire. Vol. 23. No 6. P. 781-789.
Dean W.Jr. 1974 Determination of carbonate and organic matter in calcareous sediments and sedimentary rocks by loss on ignition: comparison with other methods // Journal of Sediment Research. Vol. 44. P. 242-248.
Drobyshev I., Bergeron Y., Ols C., Girardin M. P., Gauthier S., Ojal J. 2017, Strong gradients in forest sensitivity to climate change revealed by dyn amics of forest fire cycles in the post little ice age era // Journal Geophysical Research: Biogeoscience. Vol. 122. No 10. P.2605-2616.
Goldammer J.G. Furyaev V.V. 1996. Fire in ecosystems of boreal Eurasia. Dordrecht: Kluwer Academic Publisher. 528 p.
Higuera P. 2009. CharAnalysis 0.9: Diagnostic and analytical tools for sediment-charcoal analysis. Montana State University: Bozeman, MT. P. 27.
Higuera P.E., Peters M.E., Brubaker L.B., Gavin D.G. 2007. Understanding the origin and analysis of sediment-charcoal records with a simulation model // Quaternary Science Reviews. Vol. 26. No. 13-14. P. 1790-1809.
Kelly R.F., Higuera P.E., Barrett C.M., Sheng F.A. 2011. Signal-to-noise index to quantify the potential for peak detection in sediment - charcoal records // Quaternary Research. Vol. 75. No 1. P. 11-17.
Mazei Yu. A., Tsyganov A.N., Bobrovsky M.V., Mazei N.G., Kupriyanov D.A., Galka M., Rostanets D.V., Khazanova K.P., Stoiko T.G., Pastukhova Y.A., Fatynina Yu.A., Komarov A.A., Babeshko K.V., Makarova A.D., Saldaev D.A., Zazovskaya E.P., Dobrovolskaya M.V. Tiunov A.V. 2020. Peatland Development, Vegetation History, Climate Change and Human Activity in the Valdai Uplands (Central European Russia) during the Holocene: A Multi-Proxy Palaeoecological Study // Diversity. Vol. 12, Issue 12. https://doi.org/ 10.3390/d12120462
Mooney S., Tinner W. 2011. The analysis of charcoal in peat and organic sediments // Mires and Peat. Vol. 7. P. 1-18.
Pitanen A., Tolonen K., Jungner H.A. 2001. Basin-based approach to the long-term history of forest fires as determined from peat strata // The Holocene. Vol. 11. No 5. P. 599-605.
Power M. J., Marlon J., Ortiz N. et al. 2008. Changes in fire regimes since the last glacial maximum: an assessment based on a global synthesis and analysis of charcoal data // Climate Dynamics. Vol. 30 (7-8). P. 887-907.
Reimer P.J., Bard E., Bayliss A., et al. 2013. IntCal13 andMarine13 radiocarbon age calibration curves, 0-50,000 years cal BP // Radiocarbon. Vol. 55. P. 1869-1887.
Tsyganov A.N., Kupriyanov D.A., Babeshko K.V., Borisova T.V., Chernyshov V.A., Volkova E.M., Chekova D.A., Mazei Y.A., Novenko E.Y. 2019. Autogenic and allogenic factors affecting development of a floating Sphagnum-dominated peat mat in a karst pond basin // The Holocene. Vol. 29. P. 120-129.
Whitlock C., Bartlein J. 2003. Holocene fire activity as a record of past environmental change // Developments in Quaternary Science. Vol. 1. P. 479-490.
Whitlock C., Higuera P.E., McWethy D.B., Briles C.E. 2010. Paleoecological Perspectives on Fire Ecology: Revisiting the Fire-Regime Concept // The Open Ecology Journal. Vol. 3. P. 6-23.
References
Barhoumi C., Peyron O., Joannin S., Subetto D., Drobyshev I., Kryshen A., Girardin M., Brossier B., Paradis L., Pastor Th., Alleaume S., Ali A. 2019. Gradually increasing forest fire activity during the Holocene in the northern Ural region (Komi Republic, Russia) // The Hol-ocene. Vol. 29. P. 1906-1920.
Blaauw M., Christen J.A. 2020. Rbacon: Age-Depth Modelling Using Bayesian Statistics; R package version 2.3.5. R Foundation for Statistical Computing: Vienna, Austria.
Clear J.L., Molinari C., Bradshaw R.H.W. 2014. Holocene fire in Fennoscandia and Denmark // International Journal of Wildland Fire. Vol. 23. No 6. P. 781-789.
Dean W.Jr. 1974 Determination of carbonate and organic matter in calcareous sediments and sedimentary rocks by loss on ignition: comparison with other methods // Journal of Sediment Research. Vol. 44. P. 242-248.
Drobyshev I., Bergeron Y., Ols C., Girardin M. P., Gauthier S., Ojal J. 2017, Strong gradients in forest sensitivity to climate change revealed by dyn amics of forest fire cycles in the post little ice age era // Journal Geophysical Research: Biogeoscience. Vol. 122. No 10. P.2605-2616.
Dyakonov K.N., Novenko E.Yu., Mironenko I.V., Kupriyanov D.A., Bobrovsky M.V. 2017. The role of fires in the Holocene landscape dynamics of the southeastern part of Meshchera Lowlands // Doklady of the Earth Science. Vol. 477. P. 1336-1342. [In Russian]
Furyaev V.V., Tsvetkov P.A., Furyaev I.V. 2018. Fire resistance of Eurasian pine forests in extreme fire seasons // Conifers of the boreal area. Vol. 36. No. 4. P. 68-73. [In Russian]
Furyaev V.V. 1996. Role of Fires in Forestation Processes. Novosibirsk: Nauka. 252 p. [In Russian]
Gaffenberg I.G. 1960. Mordovia State Nature Reserve // Proceedings of the Mordovia State Nature Reserve. Vol. 1. P. 5-24. [In Russian]
Goldammer J.G. Furyaev V.V. 1996. Fire in ecosystems of boreal Eurasia. Dordrecht: Kluwer Academic Publisher. 528 p.
Grishutkin O.G. 2012. The impact of the 2010 fires on the peatland ecosystems of the Mordovia State Nature Reserve // Proceedings of the Mordovia State Nature Reserve. Vol. 11. P. 261-266. [In Russian]
Gromtsev A.N. 2008. Fundamentals of landscape ecology of European taiga forests in Russia. Petrozavodsk: Karelian research center RAS. 238 p. [In Russian]
Bbm. 26. 2021
Higuera P. 2009. CharAnalysis 0.9: Diagnostic and analytical tools for sediment-charcoal analysis. Montana State University: Bozeman, MT. P. 27.
Higuera P.E., Peters M.E., Brubaker L.B., Gavin D.G. 2007. Understanding the origin and analysis of sediment-charcoal records with a simulation model // Quaternary Science Reviews. Vol. 26. No. 13-14. P. 1790-1809.
Inisheva L.I., Kobak K.I., Turchinovich I.E. 2013. Evolution of the paludification process and carbon accumulation rate in the bog ecosystems of Russia // Geography and Natural Resources. Vol. 34. N. 3. P. 60-68. [In Russian]
Kelly R.F., Higuera P.E., Barrett C.M., Sheng F.A. 2011. Signal-to-noise index to quantify the potential for peak detection in sediment - charcoal records // Quaternary Research. Vol. 75. No 1. P. 11-17.
Khotinskii, N.A. 1977. The Holocene of Northern Eurasia. Moscow: Nauka. 200 p. [In Russian]
Kolomyts E.G. 2005. Boreal ecotone and geographical zones: atlas-monograph. Moscow: Nauka. 390 p. [In Russian]
Kupriyanov D.A., Novenko E.Yu. 2017. Landscape mapping of the urochoshe geosystems of the Mordovia State Nature Reserve // Proceedings of the Mordovia State Nature Reserve. Vol. 17. P. 107-117. [In Russian]
Kupriyanov D.A., Novenko E.Yu. 2019. Reconstruction of the Holocene Dynamics of Forest Fires in the Central Part of Meshcherskaya Lowlands According to Antracological Analysis // Contemporary Problems of Ecology. Vol 12. No 3. P. 253-263. [In Russian]
Kuznetsov N.I. 1960. Flora of fungi, lichens, bryophytes and vascular plants in the Mordovia State Nature Reserve // Proceedings of the Mordovia State Nature Reserve. Vol. 1. P. 71-128. [In Russian]
Mazei Yu. A., Tsyganov A.N., Bobrovsky M.V., Mazei N.G., Kupriyanov D.A., Galka M., Rostanets D.V., Khazanova K.P., Stoiko T.G., Pastukhova Y.A., Fatynina Yu.A., Komarov A.A., Babeshko K.V., Makarova A.D., Saldaev D.A., Zazovskaya E.P., Dobrovolskaya M.V. Tiunov A.V. 2020. Peatland Development, Vegetation History, Climate Change and Human Activity in the Valdai Uplands (Central European Russia) during the Holocene: A Multi-Proxy Palaeoecological Study // Diversity. Vol. 12, Issue 12. https://doi.org/ 10.3390/d12120462
Milkov F.N. 1950. Concept of physical and geographical landscape and the system of landscape units // Forest-steppe of the Russian plain: Experience of landscape characteristics. P. 5-25. [In Russian]
Mooney S., Tinner W. 2011. The analysis of charcoal in peat and organic sediments // Mires and Peat. Vol. 7. P. 1-18.
Nikolaev V.A. 2013. Landscape ecotones // Vestnik Moskovskogo Universiteta, Seria 5: Geography. No. 5. P. 45-50. [In Russian]
Novenko E.Yu., Volkova E.M., Mironenko I.V., Kupriyanov D.A., Batanova A.K. 2016. Evolution of landscapes of Southeastern Meshchera in Holocene // Vestnik Moskovskogo Universiteta, Seria 5: Geography. No. 2. P. 91-101. [In Russian]
Novenko E.Yu. 2016. Dynamics of Vegetation and Climate in Central and Eastern Europe in Late Pleistocene and Holocene in Interglacial and Transitional Stages of Climate Macrocycles. Moscow: GEOS. 228 p. [In Russian]
Novenko E.Yu., Mazei N.G., Kupriyanov D A. Volkova E.M., Tsuganov A.N. 2016. Mid-and Late Holocene vegetation history of the Mordovia State Nature Reserve // Proceedings of the Mordovia State Nature Reserve. Vol. 17. P. 158-168. [In Russian]
Pitanen A., Tolonen K., Jungner H.A. 2001. Basin-based approach to the long-term history of forest fires as determined from peat strata // The Holocene. Vol. 11. No 5. P. 599-605.
Power M. J., Marlon J., Ortiz N. et al. 2008. Changes in fire regimes since the last glacial maximum: an assessment based on a global synthesis and analysis of charcoal data // Climate Dynamics. Vol. 30 (7-8). P. 887-907.
Reimer P.J., Bard E., Bayliss A., et al. 2013. IntCal13 andMarine13 radiocarbon age calibration curves, 0-50,000 years cal BP // Radiocarbon. Vol. 55. P. 1869-1887.
Sannikov S.N. 1981. Forest fires as a factor of transformation of the structure, renewal and evolution of biogeocenoses // Russian Journal of Ecology. No 6. P. 24-33. [In Russian] Sofronov M.A., Vakurov A.D. Fire in the forest. Novosibirsk: Nauka. 124 p. [In Russian] Tereshkin I.S., Tereshkina L.V. 2006. Vegetation of the Mordovia State Nature Reserve. Consecutive series of successions // Proceedings of the Mordovia State Nature Reserve. Vol. 7. P. 186-287. [In Russian]
Tsyganov A.N., Kupriyanov D.A., Babeshko K.V., Borisova T.V., Chernyshov V.A., Volkova E.M., Chekova D.A., Mazei Y.A., Novenko E.Y., 2019. Autogenic and allogenic factors affecting development of a floating Sphagnum-dominated peat mat in a karst pond basin // The Holocene. Vol. 29. P. 120-129.
Whitlock C., Bartlein J. 2003. Holocene fire activity as a record of past environmental change // Developments in Quaternary Science. Vol. 1. P. 479-490.
Whitlock C., Higuera P.E., McWethy D.B., Briles C.E. 2010. Paleoecological Perspectives on Fire Ecology: Revisiting the Fire-Regime Concept // The Open Ecology Journal. Vol. 3. P. 6-23.
RECONSTRUCTION OF THE HOLOCENE FOREST FIRES HISTORY IN THE SOUTHERN PART OF THE MORDOVIAN STATE NATURAL RESERVE BASED ON THE MACROACHARCOAL
ANALYSIS OF TH PEAT
1 12 D.A. Kupriyanov , Е.Yu. Novenko '
1M.V. Lomonosov Moscow State University, 119991, Moscow, Leninskie gory, 1 E-mail: dmitriykupriyanov1994@yandex.ru 2Institute of Geography ofRAS 119017, Moscow, Staromonetny lane, 29
E-mail: lenanov@mail.ru
The paper discusses the reconstruction of the Holocene forest fires dynamics in the southern part of the P.G. Smidovich Mordovia State Nature Reserve. The results of the macroscopic charcoal analysis, loss on ignition and radiocarbon dating of the peat core from the Dolgy Most peatland are presented. The local fire episodes were identified on the base of analysis of interpolated and background charcoal accumulation rates. The comparison of the obtained data with the reconstructions of the vegetation cover history available for this area have shown that the interval ~8600-6600 cal. years BP was characterized by a high frequency of forest fires caused, obviously, by the climatic factor. Between ~6600 and ~1000 cal. years BP, the frequency of forest fires and their impact on ecosystems significantly reduced that led to the expansion of coniferous-broad-leaved forest instead post-pyrogenic pine-birch forests. During the last ~1000 cal. BP the frequency of forest fires increases sharply as a result of the human impact on the area, which is accompanied by a rise of the proportion of pine and birch in forest stands.
Key words: forest fires, macrocharcoal analysis, The Holocene, Mordovia State Nature Reserve, paleoecological reconstructions, radiocarbon dating
